社内問い合わせの対応で時間がかかり、主業務に影響がでていることを懸念して、部長は社内問い合わせを効率化するためにAIチャットボットの導入を決めました。
これで同じような質問に対応し続けることがなくなると期待していましたが、実際AIチャットボットはそう簡単に機能しませんでした。
チャットボットは、時々不適切な回答をしたり、質問に答えられなかったりしました。これは、チャットボットの学習データが不十分だったことや、チャットボットのロジックが複雑だったことが原因でした。
また、チャットボットのメンテナンスを自分たちで行うことができませんでした。チャットボットの開発者に依頼すると、費用が高くかかってしまうため、開発会社に頼ることもできなかったのです。次第にAIチャットボット運用から皆、疎遠になっていってしまいました。
DXの流れが加速する中で、社長からの号令一下、再度、人の対応に戻ってしまった社内問い合わせの改善機会がきました。
部長には過去の失敗を繰り返さないようにするため、いくつかの提案をしました。
1. 使いやすく、社員が簡単に「楽しく」操作できること
2. 保守、サポートが充実していること
3. 社内のニーズに合った改修ができること
AIチャットボットは、初期構築時の設定と導入後のメンテナンスが重要です。
「どのような回答を用意すべきか」という領域の選定と、初回のユーザー体験が初期構築時に失敗しない決め手となります。
また、AIチャットボット導入後に削減できた対応を数値化することによって今後の利用率の向上にもつながります。
数値化について、詳しくはこちら>>社内チャットボットのデータ分析入門
社長から指示があった内容をもとに、AIチャットボット導入を成功させるために3つのことを行いました。
AIチャットボットから離れてしまった社員にも、またAIと一緒に働きたいと思えるように、運用整備を整えたのです。
AIチャットボットの導入成功には、継続的なメンテナンスが不可欠です。
初めに、システムからログデータを収集し、これを定期的に分析します。この分析を通じて、問題が発生している可能性のあるエリアを特定し、必要に応じてQ&Aデータベースを更新していくのです。
さらに、チャットボットのシナリオや辞書、学習データの修正を行い、これらの変更をチャットボットに反映させます。チームで協力しながら行うことで、担当者だけに過度な負担がかからないよう配慮することもポイントです。
チャットボットのメンテナンスを効率的に行うことで、ユーザーからの満足度を高め、問い合わせ対応の質を向上させることができると考えました。
チャットボットの効果を最大化するためには、ユーザーインタフェース（UI）の視認性と操作性の改善が必要です。
UIが直感的であればあるほど、ユーザーはチャットボットを容易に使用し、その利用頻度も増加します。また、チャットボットのQ&Aの精度を高めることも同様に重要です。ユーザーが遭遇する問題に対して正確かつ迅速に回答を提供することが、顧客満足度を高める鍵となります。
このためには、定期的にQ&Aの内容を見直し、ユーザーのフィードバックを基に更新を行うことが推奨されます。UIについては、チャットボットを提供している会社にお願いするしかありませんが、社内で出た要望を会社にフィードバックすることで叶えられるでしょう。
チャットボットの効果的な運用には、データ分析が欠かせません。運用データを詳細に分析することで、ユーザーのニーズや行動パターンを理解し、チャットボットの応答を最適化できます。たとえば、どのような質問が多く寄せられるのか、どの回答が高い満足度を得ているのかなど、具体的なデータを元に改善策を考案します。
そして、チャットボットの回答率や正答率を定期的に評価し、必要に応じて調整を行います。
いくつかの社内向けAIチャットボットを比較・検討したところ、AIさくらさんは私たちの要望の多くを叶えてくれるように映りました。
AIさくらさんの説明を受ける中で一番印象的だったのは、何回相談しても、何回FAQの調整をお願いしても追加の費用がかからないという点でした。導入後もプロによって無償でメンテナンスを受けられるという点は、過去の苦い経験から解放されることでもあったため、メリットはとても大きく感じています。
また、AIさくらさんは、AIが自動的に学習をしてくれるのでこちら側が常に手を加える必要はありません。
導入や運用に手間がかからないので、社員のストレス軽減にもなっていると思います。
今ではAIさくらさんのデータ改善から運用アドバイスまで、全てをメーカーにお任せしています。
AIさくらさんはチャットボット運用で多数の実績があるので、私たちは信頼をして主業務に専念できていると実感しております。
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澁谷さくら（AIさくらさん）
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